P2‐017: EFFECTS OF TECHNOLOGY‐ENABLED PHYSICAL ACTIVITY COUNSELLING ON INTRA‐INDIVIDUAL VARIABILITY AND OTHER MEASURES OF COGNITIVE PERFORMANCE AMONG ADULTS WITH KNEE OSTEOARTHRITIS
Notice bibliographique
Résumé
Low physical activity (PA) is a risk factor for cognitive decline in later life. Adults with knee osteoarthritis (OA) are often inactive and are at increased risk for dementia. Not only does performance on cognitive tasks become slower and less accurate with increasing age, but also response time (RT) becomes less consistent, which is called intra-individual variability (IIV). A PA counselling program using wearable activity monitors is one potential strategy for promoting PA, and in turn cognition. We conducted a randomized controlled trial. The Immediate Group received a brief education session by a physical therapist (PT), a Fitbit Flex, and 4 bi-weekly phone calls for activity counselling. The Delayed Group received the same intervention two months later. Participants were assessed at baseline (T0), and the end of 2 months (T1), 4 months (T2), and 6 months (T3). Cognition was measured via 126 trials of the Stroop task, in which individuals have to indicate the color of words presented on a computer display using a button box. Outcomes included (1) RT standard deviation (a measure of IIV); (2) median overall RT; (3) difference in median RT on incongruent and congruent trials; and (4) overall response. For RT measures, only trials with correct responses were used. Intention-to-treat linear mixed models with random intercept and slopes assessed three contrasts: (1) Immediate T1–T0 vs. Delayed T1–T0; (2) Delayed T2–T1 vs. Delayed T1–T0; and (3) Average of Contrast 1 and Contrast 2. IIV has been linked to neural integrity and increases with age. A PA counselling program using wearable activity monitors might counteract negative changes to IIV among adults with knee OA .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».